Project Details
Description
Este proyecto aborda la necesidad de sistemas de navegación autónoma más robustos para enjambres de vehículos aéreos no tripulados (UAV). A pesar del creciente interés científico, gran parte de la literatura existente se limita a simulaciones teóricas, dejando un vacío en la implementación experimental y la resolución de problemas reales como la pérdida de energía o la gestión de obstáculos en tiempo real. La solución propuesta se centra en el desarrollo de algoritmos de inteligencia artificial y visión artificial que permitan a los drones identificar rutas óptimas y reaccionar ante elementos imprevistos. El enfoque metodológico incluye la adquisición de datos, el entrenamiento de modelos mediante Deep Learning y la validación experimental en entornos controlados. Como resultado, el proyecto ha contribuido significativamente al campo de la robótica colaborativa y la automatización industrial. A pesar de los desafíos logísticos en la adquisición de hardware, el equipo logró superar las metas de producción científica, publicando numerosos artículos en revistas indexadas y enriqueciendo la base de conocimiento del grupo de investigación GIECA en la Universidad Politécnica Salesiana. Objetivo: Desarrollar algoritmos de inteligencia artificial para la navegación autónoma, evasión de obstáculos y optimización de trayectorias en enjambres de vehículos aéreos no tripulados (UAV). El proyecto busca mejorar la eficiencia operativa y la seguridad de estos sistemas en entornos variables. Líneas de investigación: Sistemas informáticos e inteligencia artificial/ Robótica/ Industria 4.0
| Status | Active |
|---|---|
| Effective start/end date | 10/06/24 → … |
Areas de Conocimiento del CACES
- 417A Electrónica, automatización y sonido
UNESCO Categories
- Electrónica y automatización
Fingerprint
Explore the research topics touched on by this project. These labels are generated based on the underlying awards/grants. Together they form a unique fingerprint.